OpenCV：归一化箱滤波器平滑答案

【问题标题】：OpenCV : Normalized Box Filter SmoothingOpenCV：归一化箱滤波器平滑
【发布时间】：2016-11-21 12:25:38
【问题描述】：

我正在尝试使用为我的图像做一个简单的平滑过滤器

我使用 OpenCV Blur

得到了我的预期结果

void blur()
{

   blur(image1, image2, cv::Size(3, 3));


   imshow("Orginal", image1);
   imshow("Filtered", image2);
   waitKey(0);
}

我还从 OpenCV: Understanding Kernel

但我想学习如何在不使用 OpenCV 功能的情况下进行过滤，但我在理解 将图像与某些内核卷积时遇到了一些问题

来自https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_(image_processing)

我尝试使用我目前所了解的知识，并这是我的代码（“ 3x3 矩阵 ），但accumulator = image1.at<Vec3b>(x, y) * kernelarray[x + k][y + l]; 出现错误

  Mat image1 = imread("Balloon.jpg", CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);
  void filter(Mat image1)
 {
 const int kernelWidth = 3;
 const int kernelHeight = 3;

float kernelarray[kernelWidth][kernelHeight];

int accumulator;

for (int x = 0;x < image1.rows;x++) 

    for (int y = 0; y < image1.cols;y++) {

        accumulator = 0;

        for (int k = 0;k < 3;k++)
        {
            for (int l = 0;l < 3;l++)
            {
                accumulator = image1.at<Vec3b>(x, y) * kernelarray[x + k][y + l];

            }
            image1.at<Vec3b>(x, y) = accumulator;
        }
 }
}

我应该怎么做才能获得我想要的预期结果？

【问题讨论】：

标签： c++ image opencv image-processing convolution

【解决方案1】：

图像中的卷积是一种操作，其中像素颜色根据该像素相邻像素的颜色而改变。每个像素（除了图像边缘）有 8 个邻居。如果将像素及其邻居放在矩阵中，则像素居中并相邻。

您所做的是为每个邻居设置一个“权重”（如加权平均）。然后你只需将每个邻居乘以其权重的结果相加。中心像素也可以有自己的权重。这总共是 9 次乘法和求和。您将结果（在裁剪到 0-maxColor 范围后）分配给中心像素。

当您想对图像中的所有像素进行此卷积时，通常您希望使用相同的权重。这 9 个权重组称为“内核”。不同的内核产生不同的结果。

如果您将权重写在矩阵中，您会得到两个矩阵：像素及其邻居，以及所有矩阵的权重。但这只是一种代表。 这里不涉及矩阵运算。

您不仅可以使用 8 个邻居，还可以使用 22 个……然后您需要 23 个权重。

在您的代码中，kernelarray 未填充权重。

【讨论】：

对不起，我不明白你的意思，我的内核只是 { { 1,1,1},{1,1,1},{1,1,1} }

【解决方案2】：

啊，用

解决了

for (int y = 1; y < src.rows - 1; y++) {
    for (int x = 1; x < src.cols - 1; x++) {
        sum = 0.0;
        for (int k = -1; k <= 1;k++) {
            for (int j = -1; j <= 1; j++) {
                sum = sum + Kernel[j + 1][k + 1] * src.at<uchar>(y - j, x - k);

显然用灰度比用彩色更容易平滑

【讨论】：